가끔 보자, 하늘.

24년 다닌 회사를 곧 퇴사!! 열심히 다녔는데 인계할 내용이 많지는 않네. 게임 개발회사라 지금 내가 하는 인하우스툴 및 서비스, 데이터 엔지니어링 업무를 받을 사람은 없지만 그래도 인수인계는 해야 해서 현재의 동료들에게 전달해야만 하는 상황이다. 비용 아끼려도 남아 있는 시스템으로 구축된 거라 누군가 이 업무를 해야 한다면 외부에 잘 만들어둔 서비스를 쓰라고 강조에 강조를 한다. 하지만.. 우리는 좋... 하여간.. 현재 동료 중 이걸 인수인계할 수 있는 인원들이 없는데다 새로 뽑을 계획이 없는 상황. 그래서 나를 대신해 줄 sLLM이 반드시 필요한 상황이었다. 하지만 이쪽 분야에 대해서는 실무를 해본적이 없기 때문에 구글구글구글링링링.. 참고 자료 https://www.youtube.com/watc..

얼마 전 Kohya를 이용해 학습하는 메뉴얼을 사내에 뿌려보았으나 아무도 안씀. -_-a 이전 글을 보시거나 이미지 학습을 수행해 보신 분들은 아시겠지만 알아야 할 설정값이 너무 많았습니다. 툴 설치나 관리도 문제고... 이대로는 아무도 안쓸 것 같아 (#4에서는 colab으로 학습하는 방법을 로컬에서 사용할 수 있게 변경해서 다시 글을 올려보겠습니다. 라고 이미 계획은 있었지만 ) 그냥 실행파일 하나 돌리면 LoRA 파일이 생성되도록 다시 작업을 했습니다. 소스코드만 필요하신 분들은 깃헙에서 바로 코드를 확인하실 수 있습니다. 학습에 필요한 각종 파라미터의 상세한 설명은 #3에서 충분히 설명했으니 이곳에서는 windows os에 nvidia 그래픽 카드를 가진 시스템에서 손쉽게 학습할 수 있는 시스템을..

#2에서 끝났는데 colab에서 gpu 사용 불가 방침이 결정되어 #2의 방식을 더 이상 사용할 수 없게 되었습니다. 대신 kohya로 LoRA 학습을 대신하는 방법을 기술합니다. web ui extension은 사용해보지 않아 추후 확인하면 정리해서 올려보겠습니다. https://github.com/bmaltais/kohya_ss 내용을 확인, 설치하세요. nvidia rtx 3060 12GB VRAM이상의 시스템에서 진행하시는게 좋습니다.( VRAM은 최소 8GB 이상이어야 합니다.) 아래 내용은 windows11, python 10, git이 설치된 환경을 기준으로 설명합니다. (* 이 예제에서는 라이센스 이슈, 원작자와 협의없이 이미지를 사용하지 않기 위해 공개된 일러스트를 사용해 학습 테스트를 ..

VAE(Variational Auto-Encoder) VAE는 결과물을 보정하는데 사용합니다. 상세한 원리는 이 링크에서! WEB UI에서 VAE를 설정하는 곳은 Settings 탭에 있습니다. (1) 에서 다운받은 VAE 파일을 설정할 수 있습니다. (2)의 옵션은 활성화 해두세요. 최근 나오는 모델들은 VAE를 포함하고 있을 수 있습니다. 애니메이션에서는 주로 두 가지가 사용됩니다. orangemix : https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs/blob/main/VAEs/orangemix.vae.pt kl-f8-anime2 : https://huggingface.co/hakurei/waifu-diffusion-v1-4/blob/main/vae/kl-f8-..